娱乐
-
Face 大模型微调 Hugging Transformers全流程实战
大模型微调,HuggingFaceTransformers全流程实战内容精选发布于2024,9,2610,36592浏览0收藏随着大模型在人工智能领域的兴起,如何将其应用于垂直领域成为关键问题,本文描述了模型微调技术,通过调整预训练模型的参数,使其适应特定任务,从而提升模型在特定领域的表现,文中以Y...
-
深入理解Sora技术原理
OpenAI发布的视频生成模型Sora,https,openai.com,sora,,能根据文本生成长达一分钟的高质量视频,理论上支持任意分辨率,如1920x1080、1080x1920,生成能力远超此前只能生成25帧576x1024图像的顶尖视频生成模型StableVideoDiffusion,一...
-
用户偏好数据 谷歌调优MusicLM的秘密
何谓MusicLM,MusicLM是谷歌公司开发的文本到音乐人工智能中的旗舰产品,最初发布于2023年初,即使是在其基础版本阶段,它也代表着一个重大突破,并让音乐行业大吃一惊,然而,几周前,MusicLM进行了一次重要的更新,以下给出的是针对两个挑选的提示句子的并排比较情况,中文意思,带有旋律合成并...
-
两阶段超长周期用户行为序列建模方法总结
今天这篇文章介绍的主题是推荐系统中,基于两阶段的超长周期用户兴趣建模系列工作,主要介绍业内比较有代表性的由快手发表的3篇工作,从2020年最开始的SIM首次提出的两阶段行为序列建模方法,到2022年KDD上发表的TWIN对两阶段一致性的优化,再到2024年CIM上提出的在TWIN基础上引入层次聚类进...
-
LLM 长序列 训练的 Sample Packing 问题及优化 Attention
一、背景之前看过部分Megatron,LM的源码,也详细分析过对应的>,SamplePacking中有很多可以讨论的技术点,比如Attention的实现和优化,Sample的组合及负载均衡问题,有点类似调度问题,以及不同方案对效果的影响等,我们这里只是先简单介绍一下相关问题和实验,后续会...
-
2万亿token碾压Llama 2 革命新架构掀翻Transformer!无限上下文处理
继Mamba之后,又一敢于挑战Transformer的架构诞生了!来自Meta、南加州大学,USC,、CMU和UCSD的研究人员提出了全新的神经网络架构——Megalodon,巨齿鲨,这是专为有效处理,无限上下文,长度的LLM预训练,以及推理而设计的架构,论文地址,https,arxiv.org...
-
在消费级GPU上奔跑的 瘦子 WordLlama
DavidMiller表示该模型的目标很明确,弥合尖端AI研究和实际应用之间的差距,他认识到,许多现有NLP模型需要大量的计算资源,并且通常局限于专有系统,从而限制了它们的可访问性,作为回应,WordLlama被设计为既轻量级又高效,使更广泛的用户能够在不牺牲质量的情况下将高性能NLP集成到他们的工...
-
ToT 深入理解思维树 策略提示词设计
Prompt的技巧策略应适应LLM大模型框架进行改进,主要框架包括链式思考、思维树和检索增强生成,本文将深入学习思维树,探讨如何建立解决通用问题的语言模型,并使LLM深思熟虑地解决问题,思维树是进化版的提示策略,引入复杂思维结构,以引导模型生成准确、连贯的输出,一、何为思维树,ToT,想象一下,你正...
-
从大脑到代码 神经科学启发的多智能体CortexCompile利用脑启发架构提升代码生成
自动代码生成技术近年来取得了显著进展,特别是在自然语言处理,NLP,领域,大型语言模型,LLMs,如GPT,4o和Codex展示了将自然语言翻译成可执行代码的非凡能力,然而这些单体模型在可扩展性、效率和灵活性方面仍面临重大挑战,训练和推理阶段所需的巨大计算资源限制了这些模型的普及性,同时也引发了关于...
-
LangGraph实战 可控的AI航空客服助手
当智能助手代表用户执行操作时,用户几乎总是应该对是否执行这些操作拥有最终决定权,否则,即使是智能助手的一点小失误,或是它未能抵御的任何指令注入,都可能对用户造成实际损害,在这部分,我们将利用LangGraph的interrupt,before功能,在执行任何工具之前,暂停流程并把控制权交还给用户,您...
-
RAG 和 分类处理 再优化 11 对用户输入的内容进行 Advanced
作者,FlorianJune编译,岳扬目录01Adaptive,RAG,根据问题复杂程度分类处理,Adapt,的检索增强型LLMs1.1OverallProcess1.2构建分类器,Classifier,1.3构建数据集,Dataset,1.4TrainingandInference1.5选择分类器...
-
LLM GPU 为什么 上 相同的 不同 会产生不同输出 在
作者,AnisZakari编译,岳扬大多数技术工程师都了解,依赖库或依赖组件的版本不同都可能会导致系统行为产生变化,但在大语言模型,LargeLanguageModels,领域,由于算力需求巨大,在训练和推理任务中我们都极度依赖GPU,然而,很少有人真正意识到,更换GPU也会对LLMs的输出产生影响...
-
黄仁勋和印度首富安巴尼对话 CPU摩尔定律已停滞 不外包数据做AI 发现第二个缩放定律
10月24号,英伟达创始人兼CEO黄仁勋现身印度孟买,在印度举办的NVidiaAISummit2024峰会上,黄教主一如既往的小跑登台,开场就是一声中气十足,hello,孟买,,不过很快他就发现自己高兴地甚至忘记了拿遥控笔,并解释道,这是我第一次遇到这种状况,不过小编看来,有可能是黄仁勋当天仅仅休息...
-
AI大模型的 心脏 算力王者归来
在数字浪潮中,AI大模型如日中天,成为科技领域的焦点,然而,在这一切背后,算力作为支撑AI大模型的基石,更是功不可没,今天,就让我们一同探讨算力的重要性,见证其王者归来的时刻,什么是算力算力的字面意思,大家都懂,就是计算能力,ComputingPower,更具体来说,算力是通过对信息数据进行处理,实...
-
Liquid 液态智能的新篇章 AI发布液态基础模型
01概述在人工智能的世界里,每一轮技术革新都可能颠覆我们对未来的认知,今天,我们要探讨的正是液态智能,LiquidAI,公司带来的全新系列——液态基础模型,LiquidFoundationModels,简称LFMs,这不仅是一次简单的产品迭代,更是一场关于AI模型性能与效率的革命,液态基础模型,性能...